Мы внедряем AI в компанию ради результата, а не потому что FOMO
Почему чаще всего AI остается лозунгом и не приносит пользы?
Потому что ChatGPT-бот в поддержке - это еще не AI-трансформация. И скорее всего так просто - не заведется
Потому что оптимизация с помощью AI возможна только там, где есть очищенные и проверенные данные. Нет данных - не на чем учиться.
Потому что нужно одновременно понимать и как компания создает ценность (бизнес-вопросы), и как работают генеративные нейросети, что они умеют или не умеют, как их настраивать и обучать (технологические вопросы). Просто IT-отдел этого не сделает
Потому что отправлять данные в ChatGPT небезопасно, а как иначе - сходу не понятно. А мы знаем, как это сделать
Самое важное - потому что сделать технологический инструмент - это 20-30% времени. Намного больше - обучить сотрудников использовать его (и не саботировать процесс)
Наш подход:
Анализ процессов и цифрового следа
разбираемся в цепочке создания ценности
анализируем чистоту и полноту данных
находим многократно повторяющиеся процессы на оцифрованных данных
Проектирование мультиагентной архитектуры
делим процесс на атомарные задачи (парсинг, проверка фактов, генерация ответа, самопроверка, передача данных и т.д.)
для каждой задачи делаем агента - узкоспециализированную модель/сервис
упаковываем цепочку в готовый процесс-копайлот
Построение AI-контура
разворачиваем платформу в приватном облаке/ЦОД
при необходимости выхода вовне - очищаем данные, контролируем каждую транзакцию
настраиваем аудит запросов, логику доступа по ролям
Встраиваемся в существующие системы
интегрируем процессы в CRM/ERP через API
автоматизируем обратную связь - модель учится на реальных реакциях пользователей/сотрудников
Оптимизируем процесс и обучаем сотрудников
прописываем новые роли (LLM-Ops, AI-Product Owner)
внедряем KPI
AI - это стратегия, а не разовый проект
к 2028 году "компания без AI" - как 5 лет назад компания без сайта или учетной системы
AI-платформа - новый операционный слой (сверху базового цифрового слоя) - снижает косты, сокращает время принятия решений
Кто мы:
Илья Летунов - ex-head of Mail.ru Cloud Solutions: вырастил облако с 0 до $20 млн выручки, вывел базу данных Tarantool на корпоративный рынок, построил мультиагентный DeFi co-pilot Rivo
Дмитрий Кибкало - со-основатель Мосигры, PartyStation, bigbro.ai и других компаний, инвестор, venture builder
FAQ
Вопрос:
Можно ли сохранить наши данные внутри контура? Или все это будет в Google/OpenAI?
ответ:
Мы разворачиваем платформу локально или в приватном облаке, шифруем хранилище, ведем аудит вызовов. Данные не покидают контура компании
вопрос:
Чем вы лучше, чем наш IT-отдел?
ответ:
У нас есть практический опыт реализации мультиагентных систем + глубокое понимание бизнес-процессов. Нам не лень разобраться, и мы не боремся за сохранение высокой зарплаты
вопрос
Сколько стоит пилот?
ответ
Мы высаживаемся на 2 месяца для аудита и анализа данных - и это стоит 4 млн рублей. По итогу - даем карту внедрения AI (набор гипотез и потенциал в денежном эквиваленте), предлагаем проект архитектуры и методологию реализации. Стоимость реализации будет зависеть от выбранных проектов для запуска - но по итогу у вас останется платформа для автоматизации
вопрос
Мы будем зависеть от ChatGPT или аналога?
ответ
Наша платформа может использовать как локальные версии LLM, так и самые лучшие публичные модели